Google Research 揭示扩散模型创造力来源：score smoothing 机制解析
Google Research 在 ICLR 2026 论文中揭示，扩散模型的创造力源于神经网络训练中权重衰减等正则化带来的 score smoothing——它使学到的 score function 变平滑，让去噪过程在训练数据点之间插值，从而生成新样本而非简单记忆。
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今日 0 条7月16日
1月10日
伯克利提出信息驱动成像系统设计框架，可跨四类成像任务预测性能
伯克利 AI 研究团队提出一种基于互信息的成像系统评估与优化框架，仅用带噪测量和噪声模型即可量化系统信息量，并在 NeurIPS 2025 论文中验证其能预测彩色摄影、射电天文、无镜头成像和显微镜四个领域的解码器性能。该方法优化出的设计可媲美端到端 SOTA 方法，同时占用更少内存和算力，且无需任务专用解码器设计。